基于存储划分和路径重用的粗粒度可重构结构循环映射算法

目前针对粗粒度可重构结构循环映射的研究主要集中在操作布局和临时数据路由,缺乏考虑数据映射的研究,该文提出一种基于存储划分和路径重用的模调度映射流程。首先进行细粒度的存储划分找到合适的数据映射,提高数据存取的并行性,再用模调度寻找操作布局和临时数据路由,最后利用构建的路由开销模型平衡存储器路由和处理单元路由的使用,引入路径重用策略优化路由资源。实验结果表明,该方法在循环的启动间隔、每周期指令数和执行延迟等方面均具有良好的性能。     

基于AFKF的多旋翼无人机组合导航技术研究

目前旋翼无人机组合导航系统大都使用扩展卡尔曼滤波算法,然而由于导航系统建模误差和传感器测量精度的影响,导航信息解算误差较大。为了改善旋翼无人机的飞行控制效果,应用自适应渐消卡尔曼滤波（Adaptive fading Kalman filter,AFKF）进行旋翼无人机组合导航解算,算法通过实时计算遗忘因子,对过去的数据权重进行削减,以提高扩展卡尔曼滤波算法的自适应能力。应用旋翼无人机真实飞行数据进行仿真,仿真结果表明,自适应渐消卡尔曼滤波算法能够有效抑制建模误差,弥补传感器测量精度不足,改善旋翼无人机组合导航解算结果。     

利用数据稀疏性的LSTM加速器设计

针对长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型计算开销大、冗余计算较多的问题,本文提出一种利用输入数据稀疏性的LSTM加速器设计方案.本方案基于Delta网络算法,对输入序列的稀疏性进行构建,在避免数据不规则加载的前提下,对冗余矩阵向量乘法运算进行过滤;针对矩阵向量乘法计算模式进行...     

基于UKF的水下航行器IMU故障检测与诊断方法研究

惯性测量单元（IMU）作为水下航行器导航系统关键传感器,其可靠性直接影响航行器的导航性能。为了提高IMU的容错能力,本文提出一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）算法的IMU故障诊断技术。首先根据水下航行器的动力学方程和导航系统特点,建立描述IMU故障与导航状态量关系的解析模型;接着基于UKF非线性滤波的特点,进行导航滤波解算,基于此,提出了解耦矩阵法以实现IMU的故障检测;并且根据无迹卡尔曼滤波器新息正交原理,提出了实时估计IMU故障的方法,从而完成水下航行器IMU故障的在线检测与诊断。最后,通过实际航行数据验证了所提出算法的有效性。     

基于并行度最大化的多目标优化任务划分算法

针对可重构系统硬件任务划分并行度最大问题,提出一种基于并行度最大的多目标优化任务划分算法。首先,该算法在满足可重构硬件面积资源和合理依赖关系的约束下,按广度优先的遍历方式搜索待划分的操作节点;然后,着重考虑执行延迟对于系统完成时间的影响,将块内操作节点的并行度最大化;最后,在减少碎片面积和不增加块间连接边数的原则下接受新的节点,否则就结束一个块划分。实验结果表明,与现有的基于层划分（LBP）和基于簇划分（CBP）两种算法相比,提出的算法获得了最大的块内操作并行度,同时还减少了划分块数和块间的连接边数。     

面向类脑计算的脉冲神经网络研究

随着深度学习在训练成本、泛化能力、可解释性以及可靠性等方面的不足日益突出,类脑计算已成为下一代人工智能的研究热点。脉冲神经网络能更好地模拟生物神经元的信息传递方式,且具有计算能力强、功耗低等特点,在模拟人脑学习、记忆、推理、判断和决策等复杂信息方面具有重要的潜力。本文对脉冲神经网络从以下几个方面进行总结:首先阐述脉冲神经网络的基本结构和工作原理;在结构优化方面,从脉冲神经网络的编码方式、脉冲神经元改进、拓扑结构、训练算法以及结合其他算法这5个方面进行总结;在训练算法方面,从基于反向传播方法、基于脉冲时序依赖可塑性规则方法、人工神经网络转脉冲神经网络和其他学习算法这4个方面进行总结;针对脉冲神经网络的不足与发展,从监督学习和无监督学习两方面剖析;最后,将脉冲神经网络应用到类脑计算和仿生任务中。本文对脉冲神经网络的基本原理、编码方式、网络结构和训练算法进行了系统归纳,对脉冲神经网络的研究发展具有一定的积极意义。     

基于角度观测关联对的NN-EKF红外/毫米波融合跟踪算法

针对双传感器杂波环境中单目标的跟踪问题,提出了一种红外/毫米波角度观测关联及基于观测对最近邻的双模融合跟踪算法。算法根据对真实目标的观测与对杂波的虚假观测联合分布模型的不同,筛选出当前时刻的嫌疑观测对,剔除掉大部分杂波;然后对各嫌疑观测对进行融合,从中选择距离预测位置最近的观测作为当前时刻的观测,并用EKF对目标进行跟踪。算法关联逻辑简明、运算量小,适合工程应用,可应用在中等杂波密度环境,仿真结果验证了算法的有效性。